Este trabalho buscou desenvolver através de treino uma rede neural visando a determinação de parâmetros de usinagem por fresamento, com foco em reduzir o consumo de energia elétrica de máquinas-ferramenta após o processo de fresamento. Através da biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina Tensor flow o bolsista desenvolveu e treinou a rede neural, os dados utilizados para realização da mesma foram obtidos através de diversos artigos e processados através do Python com auxílio da biblioteca Pandas. Os resultados mostraram redução significativa no consumo de energia para os parâmetros de entrada fornecidos.